本文選題：信息無障礙 + 無障礙衡量標(biāo)準(zhǔn)��； 參考：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展,引領(lǐng)了社會(huì)信息化的新潮流,創(chuàng)造了人類社會(huì)交流的新空間,給人類的生產(chǎn)生活帶來了巨大的影響與改變。然而,當(dāng)今社會(huì)仍然有相當(dāng)一部分特殊人群,如視力殘疾、聽力殘疾人群等,他們無法像健全人一樣獲取網(wǎng)上信息,享受互聯(lián)網(wǎng)帶來的便利�？焖侔l(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)一定程度上加大了殘疾人與健全人之間的信息鴻溝。為了使殘疾人能更方便的瀏覽網(wǎng)站,獲取網(wǎng)站信息,首先需要加強(qiáng)網(wǎng)站的無障礙建設(shè)。盡管網(wǎng)站無障礙建設(shè)的工作開展已久,如今的網(wǎng)站無障礙仍然存在很大的問題。為了發(fā)掘網(wǎng)站中存在的訪問障礙點(diǎn),需要對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行無障礙評(píng)估,Bobby等自動(dòng)檢測(cè)工具能在一定程度上檢測(cè)出網(wǎng)站中存在障礙的檢測(cè)點(diǎn),但是只通過自動(dòng)檢測(cè)工具是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,較多的無障礙檢測(cè)點(diǎn)需要人工參與�；诒姲枷氲木W(wǎng)站無障礙檢測(cè)系統(tǒng)(下文簡(jiǎn)稱無障礙檢測(cè)系統(tǒng))用來輔助用戶對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行無障礙檢測(cè),該系統(tǒng)利用互聯(lián)網(wǎng)上的用戶的群體智慧,讓更多的人參與到無障礙檢測(cè)中來。然而,參與檢測(cè)的志愿者專業(yè)背景、能力等相差較大,簡(jiǎn)單的隨機(jī)任務(wù)分配不足以利用志愿者的特征,分配給他們合適的任務(wù),因此需要尋找一種能利用志愿者和檢測(cè)任務(wù)的特征來進(jìn)行任務(wù)分配的方法。此外,一個(gè)志愿者的結(jié)果往往不具備可靠性,一條檢測(cè)任務(wù)通常需要由多個(gè)志愿者共同完成。如何控制任務(wù)結(jié)果的質(zhì)量是一個(gè)需要考慮的問題�？紤]到隨機(jī)分配不能將檢測(cè)任務(wù)分配給較為適合的志愿者,因此,本文提出了一種基于遺傳算法和置信度的任務(wù)分配方法,該方法結(jié)合志愿者和檢測(cè)任務(wù)特征來分配檢測(cè)任務(wù)。本文主要提取了志愿者對(duì)不同檢測(cè)規(guī)則的正確率、錯(cuò)誤率和放棄率特征,通過遺傳算法計(jì)算各個(gè)特征在任務(wù)分配時(shí)所占的權(quán)重,并用置信度來衡量新的任務(wù)分配方式與隨機(jī)任務(wù)分配方式的差距。在任務(wù)質(zhì)量控制方面,本文主要列舉了在無障礙檢測(cè)系統(tǒng)中用到的任務(wù)質(zhì)量控制方法,如惡意檢測(cè)用戶過濾等。針對(duì)眾包任務(wù)結(jié)果的最終決策方法,本文提出了一種基于加權(quán)可信度的的任務(wù)質(zhì)量控制方法。該方法結(jié)合志愿者可信度和任務(wù)結(jié)果可信度的加權(quán)可信度,在此加權(quán)可信度的基礎(chǔ)上計(jì)算使結(jié)果誤差達(dá)到最小時(shí)應(yīng)該采取的可信度的值,以此來控制眾包任務(wù)質(zhì)量。最后,本文提取無障礙檢測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù),對(duì)本文提出的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,證明本文提出的任務(wù)分配方法和眾包任務(wù)結(jié)果質(zhì)量控制方法都比傳統(tǒng)的無障礙檢測(cè)系統(tǒng)中采取的方法要好。
[Abstract]:The vigorous development of the Internet has led the new trend of social information, created a new space for human social exchanges, and brought great influence and changes to the production and life of human beings. However, there are still some special people in our society, such as visual disability, hearing disability and so on. They can not get the online information and enjoy the convenience brought by the Internet just like the healthy people. The rapid development of the Internet has to some extent increased the information gap between the disabled and the healthy. In order to make the disabled more convenient to visit the website, access to information, the first need to strengthen the accessibility of the site. Despite the long history of accessibility, there are still a lot of problems with accessibility. In order to discover the barriers in the website, it is necessary to evaluate the accessibility of the site. Bobby and other automatic detection tools can detect the barriers in the site to a certain extent, but it is not enough to use automatic detection tools. More accessibility testing points require manual participation. The website barrier-free detection system based on crowdsourcing (hereinafter referred to as the barrier-free detection system) is used to assist users in carrying out barrier-free detection of websites. The system exploits the collective wisdom of users on the Internet. Let more people participate in barrier-free testing. However, the professional background and ability of the volunteers involved in the test vary greatly, and the simple random task assignment is not enough to use the characteristics of the volunteers to assign them suitable tasks. Therefore, we need to find a method that can use the characteristics of volunteers and detection tasks to carry out task assignment. In addition, the results of a volunteer are often not reliable, and a test task usually needs to be completed by more than one volunteer. How to control the quality of task results is a problem to be considered. Considering that random assignment can not assign detection tasks to more suitable volunteers, this paper proposes a task assignment method based on genetic algorithm and confidence, which combines volunteers and detection task characteristics to assign detection tasks. In this paper, the correct rate, error rate and abandonment rate feature of different detection rules are extracted, and the weight of each feature in task assignment is calculated by genetic algorithm. The confidence level is used to measure the difference between the new task assignment and the random task assignment. In the aspect of task quality control, this paper mainly enumerates the task quality control methods used in barrier-free detection system, such as malicious detection, user filtering and so on. For the final decision method of crowdsourcing task results, this paper presents a method of task quality control based on weighted credibility. The method combines the weighted credibility of volunteers and the credibility of task results, and calculates the value of credibility that should be adopted when the result error reaches the minimum on the basis of the weighted credibility, so as to control the quality of crowdsourcing tasks. Finally, the data of the barrier-free detection system is extracted, and the proposed method is verified experimentally. It is proved that both the task assignment method and the crowdsourcing task result quality control method proposed in this paper are better than those in the traditional barrier-free detection system.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP393.092

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本文編號(hào)：2019722